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▶CNN(Convolutional Neural Network) A to Z CNN이 등장하게 된 배경부터 구조까지 알아보려고 합니다 :) 1. CNN 왜 등장? 이전에 MLP글에서 ANN의 한계점(XOR 문제 해결 못함)을 보완하고자 MLP가 등장했다고 했었는데요. 결론부터 말하자면, ANN도 MLP의 한계점을 극복하고자 등장했습니다. ANN 및 MLP의 한계점 이미지 input을 flatten을 함으로써 이미지 자체를 구성하고 있는 공간적인 정보를 충분히 활용 X 학습하는 파라미터가 굉장히 많음 각 pixel마다 들어있는 데이터(모든 픽셀에 대해서)를 바탕으로 해서 분류를 하기 때문 ANN은 이미지의 공간적인 정보를 활용하기 위해, 더욱 효과적으로 학습(특징 추출)을 하기 위해서 등장! 2. Convo..

▶딥러닝(ANN, DNN, CNN, RNN, SLP, MLP) 비교 1. Machine Learning vs Deep Learning 딥러닝과 머신러닝의 차이점 실질적으로는 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 이렇게 포함관계가 됩니다. 하지만 머신러닝과 딥러닝의 차이는 '사람의 개입 여부'가 되겠습니다. 머신러닝과 딥러닝 모두 데이터를 분류하는데 사용하는 기술이지만, 두 기술의 가장 큰 차이점은 사람의 개입 여부입니다. 머신러닝은 주어진 데이터를 인간이 먼저 처리합니다. 사람이 먼저 컴퓨터에 특정 패턴을 추출하는 방법을 지시하고, 그 이후 컴퓨터가 스스로 데이터의 특징을 분석하고 축적합니다. 이렇게 축적된 데이터를 바탕으로 문제를 해결하도록 하는건데요. 예를 들어 개와 고양이의 사진을 보고 개와 고양이의 특..

▶딥러닝 CNN 알아보기 ⊙ CNN(Convolutional Neural Network) 합성곱 인공 신경망이라고 불리는CNN은 전통적인 뉴럴 네트워크 앞에 컨볼루셔널 계층을 붙인 형태입니다. 컨볼루셔널 계층을 통해서 입력 받은 이미지에 대한 특징(Feature)를 추출하게 되고, 추출한 특징을 기반으로 기존의 뉴럴 네트워크에 이용하여 분류합니다. ⊙ Convolutional Layer 컨볼루셔널 레이어는 입력 데이터로부터 특징을 추출하는 역할을 합니다. 특징을 추출하는 필터(Filter)를 사용하게 되는데, 이때 필터의 값을 비선형 값으로 바꿔주는 액티베이션(activation) 함수를 사용합니다. Filter 필터는 특징이 데이터에 있는지 없는지 검출하는 함수입니다. 필터는 구현할 때 행렬로 정의하게..